python 多线程使用生成器提示 ValueError: generator already executing 的解决方案

import threading
'''
    A generic iterator and generator that takes any iterator and wrap it to make it thread safe.
    This method was introducted by Anand Chitipothu in http://anandology.com/blog/using-iterators-and-generators/
    but was not compatible with python 3. This modified version is now compatible and works both in python 2.8 and 3.0 
'''
class threadsafe_iter:
    """Takes an iterator/generator and makes it thread-safe by
    serializing call to the `next` method of given iterator/generator.
    """
    def __init__(self, it):
        self.it = it
        self.lock = threading.Lock()

    def __iter__(self):
        return self

    def __next__(self):
        with self.lock:
            return self.it.__next__()

def threadsafe_generator
华为OD-最小传输时延Ⅱ是华为公司的一道技术题目,要求设计一种算法来实现最小的传输时延。鉴于题目中没有给出具体的背景和问题场景,以下是我个人的理解和回答。 传输时延是指在数据传输过程中所花费的时间,通常包括数据的传输、处理和接收等环节。最小传输时延是指在给定的资源和条件下,通过合理的算法设计,使得传输时延达到最小化。 要实现最小传输时延,可以从以下几个角度进行考虑和优化: 1. 网络拓扑优化:通过合理调整网络的结构和拓扑,减少数据传输的跳转次数和路径长度,从而降低传输时延。可以使用最优路径算法来寻找最短路径,例如Dijkstra算法、Floyd算法等。 2. 网络带宽调度:合理分配网络资源,根据数据传输的需求和优先级,动态调整网络带宽的分配。可以利用流量调度算法,如最大剩余带宽优先、最小传输时延优先等,来实现带宽的高效利用。 3. 数据压缩和优化:在数据传输之前,对于数据进行压缩和优化,减少数据量,从而减少传输时延。可以使用各种有效的压缩算法,如Lempel-Ziv-Welch(LZW)算法、哈夫曼编码等。 4. 并发传输技术:通过使用多线程或多进程的方式,并发传输多个数据包,提高整体传输的效率。可以使用多线程编程模型,如Java中的Thread类、Python中的多线程库等。 综上所述,要实现最小传输时延,可以从网络拓扑优化、网络带宽调度、数据压缩和优化、并发传输技术等方面进行优化和改进。根据具体的场景和需求,可以选择适合的算法和技术来实现最小传输时延的目标。
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

天马行空波

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值